在计算机技术与信息技术发展背景下，图像识别技术备受关注。图像识 别技术形成与更新成为主要发展趋势，且前景广阔，不管是信息搜集、医疗 或是产品安全，均对图像识别技术进行了运用。所谓的图像识别技术，即借 助计算机结合既定目标处理系统前端捕获图片，在日常生活与工作中较为常 见，以条码识别和指纹识别为主。与此同时，在信息时代背景下，图像识别 技术作为关键性技术，作为时代的衍生物，其存在的价值是为了让计算机代 替人工对大量的物理信息进行处理。在计算机技术水平不断提升的前提下， 我们更加深刻地认识到图像识别技术的价值。由此可见，基于人工智能深入 研究并分析图像识别技术具有一定的现实意义。图像识别技术流程为先获取 信息，再对信息进行预处理，通过信息特征抽取和选择过程，来实现分类决 策与分类器设计功能。

人工智能算法的图像识别与生成技术在不断地前进。随着新技术的不断 融合方向的发展，对新产品的未来市场有了一个明确的发展方向。人工智能 中的图像识别与生成技术的发展，主要以新技术的互相融合作为融合的发展 目标。按照预期设定的方法与模式，在特定的一个环境里可以进行自主运 行。人工智能算法对图像识别与生成的运用，主要采用的是无需人为的管理 方式，这个可以让其技术在要求上达到工作中需要的目标。

图像识别是对图像做出各种处理并进行分析，最终识别出所要研究对象 的过程，它类似于人类识别飞机、汽车、交通标志等。计算机的图像识别原理并不复杂，与人类大脑+视觉系统的图像识别能力很相似，由于计算机本 身没有视觉系统，必须人工赋予其机器视觉来采集图像信息，才能识别图 像。而人类本身有视觉和感觉，并且大脑是一个神秘器官，可以通过对图像 特征的分析来识别图像。例如玫瑰，它是带刺的，带刺是其本质特征，当人 类看到玫瑰时，第一眼就能认出是玫瑰，其中有人的知识经验的支撑，也有 人的分析能力的支撑，在知识经验的支撑下，通过分析看到的特征——带 刺、花瓣形状、颜色、叶子形状等来识别玫瑰花。计算机的图像识别也是如 此，需要对被识别对象的特征进行分辨，才能识别出对象。

本书共分为三章，第一章为人工智能概述，包括人工智能发展现状、人 工智能芯片、大数据与云计算、计算机视觉和智能制造。第二章为图形图像 处理，包括数字图像处理技术、平面图形图像处理、图像的色彩与色彩调 整、图像的输出与优化和计算机图形图像处理技术及应用。第三章为人工智 能与图像识别，包括图像识别技术研究、基于人工智能的图像识别算法及技 术、基于人工智能的图像识别的应用和基于人工智能的图像识别发展趋势。